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数据挖掘与分析心得体会
下面是我为大家整理的数据挖掘与分析心得体会,供大家参考。

正如柏拉图所说：需要是发明之母。随着信息时代的步伐不断迈进，大量数据日积律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。
2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。
3、推断分析：通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。
数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各
个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。
由上可见，数据挖掘和数据分析虽然概念上层次清晰，作用上分工明确（数据分析主要以上数理统计为主，数据挖掘主要是挖掘算法为主）。但很明显的是，数据挖掘必须借助数据分析的有关方法来挖掘出有效的，对目标应用有意义的模式和知识。或者可以说：数据挖掘也可以是数据分析的一种！










在这样一个信息迅速膨胀的时代，数据挖掘和分析都与大量数据打交道。两者都离不开一种80年代后期兴起的一种高级数据分析技术：数据仓库和联机分析处理。
3、数据仓库
数据仓库是一个从多个数据源收集的信息存储库，存放在一致的的模式下，并且通常驻留在单个站点上。数据仓库通过数据清理、数据变换、数据集成、数据装入和定期数据刷新来构造。为便于决策，数据仓库中的数据围绕主题组织。数据存储从历史的角度提供信息，并且通常是汇总的。数据仓库提供一些数据分析能力，称作联机分析处理（OLAP）。
数据仓库有以下四种关键特征：
面向主题的：数据仓库围绕一些重要主题，如顾客、供应商、产品、和销售组织。数据仓库关注决策者的数据建模与分析，而不是单位的日常操作和事务处理。因此，数据仓库通常排除对于决策无用的数据，提供特定主题的简明视图。
集成的：通常，构造数据仓库是将多个异构数据源，使用数据清理和数据集成技术，确保命名约定，编码结构，属性度量等的一致性。










时变的：数据存储从历史的